في الختام ، يولد استكشاف الفضاء كميات هائلة من البيانات
وفقًا لوكالة الطاقة الدولية (IEA) ، نما سوق الرياح البحرية العالمية بحوالي 30٪ بين عامي 2010 و 2018. تقود دول مثل الصين والدنمارك والمملكة المتحدة هذا المجال ، حتى أن رئيس الوزراء البريطاني بوريس جونسون صرح بأن المملكة المتحدة تنوي أن تصبح “المملكة العربية السعودية لطاقة الرياح”. بينما تعد مزارع الرياح مصدرًا مستدامًا للطاقة ، إلا أنها تتطلب إدارة مناسبة نظرًا لتأثيرها على تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون والحد من آثار تغير المناخ الذي يشهده الكوكب اليوم.تتطلب الكابلات والمكونات التي تدعم التوربينات وطاقة النقل من مزرعة الرياح إلى الأرض مراقبة وصيانة مستمرة. أما بالنسبة لتوربينات الرياح البحرية ، فإن القيام بالعمل يتطلب تكاليف تشغيل عالية للغاية ، حيث تقوم الشركات بإرسال سفن كبيرة ، والتي تستهلك كمية كبيرة من الوقود ، ويمكن أن تضم هذه السفن طاقمًا يتألف من أكثر من خمسين شخصًا من المهندسين والغواصين والطهاة وعمال النظافة. . على مدار عمرها ، يمكن أن تولد إحدى هذه السفن ما يصل إلى 275000 طن من انبعاثات الكربون.
بالنظر إلى هذه الحقائق ، فإن استخدام التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة البحرية يمثل فرصة للحد من الآثار البيئية السلبية وتحقيق نمو كبير لهذه الصناعة. تشمل الأمثلة المركبات تحت الماء ، وتقنية التعريب والتخطيط المتزامنة المعروفة باسم “SLAM” ، والتي تسمح للروبوت بالحصول على معلومات حول محيطه ، مما يسمح له بتقدير موقعه.
تستخدم العديد من شركات الطاقة البحرية المركبات التي يتم تشغيلها عن بُعد (ROVs) لجمع بيانات الفيديو لفحص البنية التحتية ، مع وجود أطقم على الأرض أو السفن القريبة عبر الحبال التي تشمل كابلات الطاقة والاتصالات وأجهزة استشعار الفيديو المدمجة. أشياء مثل الكاميرات والأضواء وأنظمة الطفو والسونار والأدوات الأخرى ، ثم يقوم فريق من الأشخاص بمراجعة البيانات. بالنسبة للمركبات ذاتية القيادة التي تعمل تحت الماء (AUVs) ، يمكنهم الحصول على المعلومات عن طريق رسم الخرائط والتخطيط لإطار بيئتهم ، واستخدام مجموعة من الخوارزميات لأداء المهام المطلوبة.ومع ذلك ، فإن هذا لا يخلو من التحديات ، حيث أن البيانات التي تم جمعها من المركبات التي تعمل عن بعد (ROVs) أكبر من أن يتم إرسالها عبر الأقمار الصناعية. في كثير من الأحيان ، يتم تحليل عشرات أو حتى مئات الساعات من ملفات الفيديو بدقة 4K يدويًا من على متن السفينة لتحديد المشاكل المحتملة أو التلف. لذلك ، فإن هذا يستهلك الكثير من وقت وطاقة الكوادر البشرية. لحل هذه المشكلة ، يتم تقليل سعة الفيديو عن طريق ضغط الفيديو على السحابة ثلاثية الأبعاد ، باستخدام صورة منفصلة وتشغيلها من خلال منصة سحابية ذات عرض نطاق ترددي منخفض ، مما يساعد المساحين على تسريع العملية بشكل كبير. يمكن أن يؤدي استخدام تحليل التعلم الآلي إلى تحديد الميزات والحالات الشاذة الرئيسية وتصنيفها ، مما يوفر المزيد من الوقت ، ويسمح للمشغلين ببساطة بفحص الوظائف وتأكيد النتائج ، وأتمتة العمليات التي يحتمل أن تكون مملة.على الرغم من بعض التحديات التي واجهتها ، فمن الواضح أن هذه التقنيات لديها إمكانات كبيرة ، خاصة وأن البيئة البحرية توفر اختبارًا حقيقيًا لتطوير وتدريب الروبوتات المستقلة. من خلال دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في طاقة المحيطات ، تقوم الشركات بانتقال مطرد إلى طاقة أنظف وأكثر استدامة. تتوقع شركة Vaarst التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها ، وهي شركة رائدة في مجال الحوسبة السحابية والروبوتات القائمة على الطاقة ، التخلي عن 75 سفينة كبيرة للصيانة البحرية بحلول عام 2026 ، وهو ما يكفي لتقليل تلوث ثاني أكسيد الكربون بأكثر من 800000 طن سنويًا. كما قال مديرها التنفيذي.
في الختام ، يولد استكشاف الفضاء كميات هائلة من البيانات
تسليط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء
وصل تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى مجال الفضاء ، حيث يلعب الآن دورًا مهمًا. كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تساعد علوم الفضاء؟ هذا ما ستركز عليه هذه المقالة.
بدأت فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء مع الفيلم الأمريكي “A Space Odyssey: 2001” الذي صدر عام 1968. بينما كان المفهوم خيالًا علميًا ، لم يعد الأمر كذلك ، حيث يستخدم علماء الفلك الآن الخوارزميات للتنبؤ باحتمالية وجود الحياة على الكواكب ، أو الحياة الأخرى في النظام الشمسي ، أو اكتشاف احتمال وجود الماء ،أو حاول اكتشاف قدرة الثقوب السوداء ، أو تحديد المنحنيات المدارية للأجرام السماوية وما إلى ذلك. وفقًا لمسؤولي ناسا ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في اكتشاف الكويكبات القريبة من الأرض في الفضاء وتقليل الوقت والجهد اللازمين لعلماء الفضاء للقيام بوظائفهم باستخدام نماذج التعلم الآلي. أعلن باحثون في جامعة برينستون مؤخرًا أن بإمكانها التنبؤ باحتمالية اصطدام كوكب بآخر.في دراسة جديدة نُشرت في المجلة العلمية الأمريكية الرائدة PNAS ، أطلق العلماء على نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم “سبوك” ، أي “استقرار تكوين مدار الكواكب على أنه كروي” ، والذي يتنبأ بمسارات الكواكب الخارجية وتحديد أي منها سيبقى. مستقرة والتي قد تصطدم بنجوم أخرى بدقة أكبر مما يمكن للعلماء البشريين القيام به. حاول علماء الفلك في الماضي حل مشكلة الاستقرار المداري من خلال الرياضيات ، بما في ذلك إسحاق نيوتن ، لكن لم يجد أحد طريقة للتنبؤ نظريًا بالتشكيلات المستقرة. من خلال هذه الدراسة ، تمكن الباحثون من الجمع بين نماذج مبسطة للتفاعلات الديناميكية الكوكبية مع أساليب التعلم الآلي ، مما سمح بتحديد استقرار الكواكب على المدى الطويل بشكل سريع وموثوق. قال دانييل تامايو ، أحد الباحثين المشاركين في الدراسة ، إنه مع هذا النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي ، “يمكن فهم ديناميكيات الكواكب التي تدور حول الكواكب ، بما في ذلك تلك الموجودة في نظامنا الشمسي”.هذا التطور المثير للاهتمام للذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء ليس الأول من نوعه. في مارس الماضي ، استخدم العلماء في جامعة تكساس ، بالتعاون مع Google ، هذه التقنية للعثور على كوكبين صخريين مختبئين في أرشيفات البيانات لتلسكوب كبلر الفضائي التابع لناسا. “. ويتم ذلك باستخدام خوارزمية تجتاز بيانات كبلر لاستخراج الإشارات التي فاتتها طرق اكتشاف الكواكب التقليدية. في تشرين الثاني (نوفمبر) الماضي ، توصل نموذج الشبكة العصبية القائم على التعلم الآلي والمستوحى من بنية الدماغ إلى الاستنتاج الذي لا لبس فيه وهو أن يجب أن تكون الشمس في مركز النظام الشمسي.إن الإنجاز هو أحد الاختبارات الأولى للتكنولوجيا التي يأمل الباحثون أن يتمكنوا من اكتشاف قوانين جديدة للفيزياء من خلال اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ، وربما إعادة صياغة ميكانيكا الكم.من جانبها ، كشفت وكالة ناسا مؤخرًا عن نظام ذكاء اصطناعي يمكن أن يساعد في البحث عن الحياة على كواكب أخرى في نظامنا الشمسي ، وخاصة على المريخ. ستساعد خوارزميات التعلم الآلي المستكشفين على تحليل عينات التربة على المريخ وإرجاع البيانات الأكثر صلة ، مما سيحسن كفاءة نقل البيانات ، وهي عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً ، خاصة وأن ناسا تجمع ما يقرب من 2 غيغابايت من البيانات كل 15 دقيقة. ثوان لجلب البيانات من مركبتها الفضائية. تسعى الوكالة أيضًا إلى استخدام التكنولوجيا في مهمات مستقبلية إلى كوكب المشتري وزحل. حتى الآن ، تم تدريب النظام على تحليل مئات عينات الصخور ، بالإضافة إلى آلاف الأطوال الموجية للإشعاع الكهرومغناطيسي ، بدقة تزيد عن 90٪.وخلاصة القول إن استكشاف الفضاء يؤدي إلى ظهور بيانات ضخمة لا يمكن تحليلها بالذكاء البشري وحده ، الأمر الذي يتطلب بشكل عاجل تطبيق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. من خلال تحليل معنى البيانات واستخلاص النتائج ، يمكن لهذه التكنولوجيا أن تطور مسار علوم الفضاء وتغيره. وقد تساعد أيضًا في تحديد الأنماط التي لا يعرفها البشر. وهذا يفتح الباب أمام مجموعة أوسع من الإنجازات العلمية في المستقبل .. هذه التكنولوجيا.
تسليط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء
بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي
السرقة الأدبية ، أو الانتحال ، مشكلة كبيرة في الأوساط الأكاديمية المهنية ، وهي مصدر قلق كبير لكثير من الناس. تعتبر ممارسة غير أخلاقية لأنها تقوم على سرقة محتوى الناس وجهودهم وتقديمهم على أنهم ملك للآخرين. نتيجة لذلك ، قامت الشركات والمؤسسات الأكاديمية وحتى محركات البحث بفرض سياسات صارمة ضد الانتحال.يمكن تجنب الانتحال في أنواع مختلفة من المقالات من خلال إعادة كتابة المحتوى ، مما يساعد على استبدال الكلمات الأساسية بمرادفات مناسبة وتغيير هياكل الجملة حيثما أمكن ذلك ، خاصة وأن صياغة المحتوى يدويًا يمكن أن تستغرق الكثير من الوقت والجهد. من خلال هذا المنشور ، سنعرض بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تساعد في إعادة كتابة المحتوى المكتوب بالفعل لتجنب الانتحال.
كتابة المعلم
إنها الأداة الأولى التي ذكرناها وتعتبر من أفضل أدوات إعادة البناء بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. لأن استخدامه أثناء كتابة مقال يمكن أن يجعل النص بأكمله خاليًا من الانتحال. توفر Rewrite Guru أنواعًا مختلفة من طرق إعادة الكتابة لمستخدميها ، ويمكن للمستخدمين اختيار نوع إعادة الكتابة وفقًا لاحتياجاتهم. إنه مجاني أيضًا للاستخدام ، ولكن هناك المزيد
روبوت الريشة
يكتسب QuillBot شعبية بين الطلاب الجامعيين والمهنيين ، خاصة في مجال التسويق الرقمي. يتم استخدامه للمساعدة في إعادة كتابة وتحسين الجمل والمقالات والفقرات. يعد إعادة صياغة المحتوى وإضفاء جودة أفضل عليه أمرًا فعالاً من حيث التكلفة. يوفر QuillBot ميزات متعددة تجعله أداة كتابة شاملة ، ويمكن لـ QuillBot تلخيص المحتوى وتحديد النقاط الرئيسية ، ويمكنه أيضًا التوصية بالمرادفات وفقًا لمتطلبات المستخدمين لجعل كتابتهم أكثر احترافية. بالنسبة لواجهة المستخدم ، فمن السهل جدًا على المبتدئين استخدامها دون معرفة تقنية مسبقة. إذا كنت ترغب في المشاركة ، فيمكن إنشاء المحتوى بشكل طبيعي ، ولا توجد إمكانية أو فرصة لتتبع الانتحال في المحتوى ، لأنه لن يكون موجودًا.
مدقق الانتحال
يوفر موقع الويب هذا أداة فعالة للتحقق من أي نوع من المحتوى لاكتشاف السرقة الأدبية. تستخدم الأداة خوارزميات ذكية لإجراء تحليل متعمق للمحتوى. إنها تساعد الطلاب والمدرسين والكتاب على التأكد من أن المستندات لا تحتوي على محتوى مسروق. يمكن للمستخدمين إدخال نص كاستعلام ، وتقارنه الأداة بمليارات المصادر ، بما في ذلك الكتب والمجلات الأكاديمية والمقالات الإخبارية والمزيد. بمجرد تحديد الأداة ، تسلط الضوء على التطابقات في النص وحتى توفر روابط المصدر ذات الصلة. كما يسمح بتنزيل الملفات مباشرة من الجهاز لإجراء مقارنات متعمقة والمزيد.
يمكن أن يكون للإفصاحات التي يتم نسخها حرفيًا في المحتوى تداعيات كبيرة على المصداقية والسجلات الأكاديمية وحتى الوظائف. لذلك ، من الضروري دائمًا التأكد من خلو المحتوى من الانتحال وأن المحتوى ليس مشابهًا لأي محتوى آخر. ضع في اعتبارك أن فكرة وجود الكثير من المحتوى حول موضوع ما قد تجعل من الصعب الحفاظ على محتوى فريد نسبيًا.
بينما تسمح أداة مدقق الانتحال بمعرفة نسبة الانتحال في المحتوى. يمكن لأدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تتجنب الانتحال عن طريق تغيير بناء الجملة وبنية الجمل ، وقد تم تطوير هذه الأدوات لاستبدال الكلمات بمرادفات مناسبة لجعل المحتوى يبدو طبيعيًا.
يعد دمج الذكاء الاصطناعي في هذا المجال ضروريًا للمساعدة في حماية الإنجازات الفكرية للآخرين. نأمل أن تكون المعلومات الواردة في هذه المقالة مفيدة ، ونأمل أن نستخدم هذه الأدوات لكتابة محتوى فريد خالٍ من الانتحال.
بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
يساعد الطب الدقيق الأطباء على اختيار علاجات فردية أكثر للمرضى ويعزز نهج العلاج الفردي بدلاً من النهج الشامل المستخدم حاليًا لعلاج جميع المرضى بنفس الطريقة. لذلك ، ستكون المعلومات حول التاريخ الوراثي للمريض والعوامل البيئية والعادات وأسلوب الحياة جزءًا من خطة العلاج. ومع ذلك ، فإن الحصول على هذه المعلومات يتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات ، تقدرها إحدى الدراسات بحجم 300 مليون كتاب ، وتتطلب تقنيات متقدمة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، لمعالجتها بسرعة.
الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي في الطب الدقيق
بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، ينتقل الطب الدقيق إلى مستوى جديد ويزيد من الدقة والقدرة على التنبؤ بنتائج المرضى. يعتقد البعض أنه لا يمكن تحقيق الطب الدقيق بالكامل دون مساعدة خوارزميات التعلم الآلي.
في مقال نُشر في Drug Discovery World ، أوضح الدكتور لطفي شوشان والدكتور جاويد شيخ من كلية طب وايل كورنيل في قطر الوعد بالطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
وفقًا للمؤلفين ، فإن أحد الأهداف الرئيسية للطب الدقيق هو حساب مخاطر إصابة الفرد بأي مرض وتحديد استراتيجيات الوقاية والعلاج الفردية ، مثل تحسين التشخيص وتصميم التدخلات العلاجية ، بينما يعتمد تطوير حالة المريض على إدراج التغيرات الجينية والوظيفية والبيئية الفردية ومجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يمكن أن يؤدي تصميم الأدوية المستهدفة والأكثر فعالية بناءً على تكامل مصادر البيانات المتعددة لكل فرد إلى علاجات أكثر تخصيصًا.
واحدة من أكبر التحديات التي تواجه تطوير الطب الدقيق هي مشكلة استخدام مجموعات البيانات الكبيرة الموجودة لجعل المعلومات قابلة للاستخدام من قبل الأطباء داخل النظام الصحي.
لذلك ، يعتقد الباحثون أن تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات الضخمة ستصبح وسائل مساعدة مهمة للطب الدقيق. بالإضافة إلى المعلومات العامة وتكنولوجيا الاتصالات وأجهزة الاستشعار التي يمكن استخدامها ، فهي تساعد حاليًا في تحقيق مستوى أعلى من الدقة في الرعاية الصحية.
البنوك الحيوية والتجربة القطرية
إن استخدام الخوارزميات الذكية للاستفادة من كميات هائلة من البيانات يمنح مقدمي الرعاية الصحية الأدوات اللازمة لتخصيص التدخلات الفردية للمرضى بطريقة فردية. أدت التطورات الأخيرة في سرعة جمع البيانات إلى زيادة هائلة في كمية البيانات البيولوجية والطبية التي تم جمعها من السكان من قبل البنوك الحيوية المنشأة لهذا الغرض. تشمل الأمثلة التعاون مع UK Biobank ومبادرة All of Us البحثية و Kadoorie China
وفقًا للباحثين ، يعد برنامج الرعاية الصحية الشخصية في قطر جزءًا من استراتيجية الطب الدقيق المنسقة والمتكاملة لتقديم رعاية صحية عالمية المستوى في المستقبل. في ظل هذه الخلفية ، يُجري قطر بيوبنك دراسة جماعية على مستوى السكان بمبادرة من مؤسسة قطر في عام 2012. تغطي مجموعة البيانات الشاملة للبنك الحيوي تسلسل الجينوم الكامل لـ 20000 فرد والعوامل البيئية التي يتعرضون لها. يخطط مشروع قطر جينوم لتحديد تسلسل الجينوم الكامل لحوالي 300 ألف قطري ، مما سيوفر مصدرًا غنيًا للبيانات لتحقيق هدف تطبيق وتطوير الطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي في قطر.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت مؤسسة قطر الوطنية للبحوث ومشروع قطر جينوم برنامج أبحاث “الطريق إلى الطب الدقيق”. دعم الأبحاث الجينية لتعزيز اكتشاف الأدوية واستخدام المتغيرات الجينية الخاصة بالمريض لتخصيص العلاجات للسكان القطريين وتخصيصها.
اكتشاف المخدرات وتطويرها
تاريخياً ، كان اكتشاف الأدوية عملية طويلة ومكلفة للغاية ، وعرضة للفشل بسبب السمية غير المتوقعة للأدوية ، أو ضعف الحركية ، أو النشاط غير الكافي للجزيئات العلاجية المحتملة. تقدر تكلفة جلب دواء جديد إلى السوق بمليارات إلى عشرات المليارات من الدولارات ، ويستغرق الأمر عادةً من ثلاث إلى عشرين عامًا. وجدت دراسة أجريت على 106 عقاقير جديدة طورتها 10 شركات أدوية أنها تكلف في المتوسط 2.7 مليار دولار.
في عصر تطبيقات البيانات الضخمة ، يستفيد تطبيق الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من نموذج “جين واحد ، هدف واحد ، دواء واحد” في إطار أهداف غير انتقائية ، حتى بالنسبة لعقار واحد. في هذه الحالة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم من مجموعات البيانات غير المتجانسة واكتشاف أهداف جديدة للعقاقير ، أو إعادة توظيف أهداف الأدوية الحالية ، أو توجيه خيارات اتخاذ القرار في النهاية.
وقد تم إثبات ذلك مؤخرًا من خلال مبادرات مشاركة البيانات السريرية الدولية الخاصة بـ COVID-19 والتي فتحت وجهة نظر مستنيرة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توجيه الأطباء في التصنيف السريع لشدة العدوى من أجل طريقة العلاج الأكثر فعالية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في علم الأورام الدقيق
يعتمد علاج الأورام الدقيق بشكل كبير على البيانات الجينية للمريض لاتخاذ قرارات العلاج. حسن تسلسل الجينوم الكامل فهمنا للأورام. تتيح التفاصيل الجزيئية غير المسبوقة علاجات هادفة فعالة للغاية وتطوير أدوية من الجيل التالي.
وفي الوقت نفسه ، يستمر تطوير عقاقير السرطان في التسارع السريع بفضل الطب الدقيق ، الذي يركز على مطابقة دواء أو علاج للتعبير المرغوب في مرضى مختارين ، وفقًا للمؤلفين. لقد ثبت أن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ناجح في اختيار مجموعات الأدوية بناءً على خزعات المريض وتقديم توصيات بشأن الأدوية المناسبة. في علاج السرطان ، يعد تحديد أهداف الأدوية الموثوقة والجينات الدافعة للطب الشخصي أمرًا بالغ الأهمية. بدأ الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في لعب دور في توليد الأدوية المرشحة الجديدة وإعادة توظيف الأدوية الموجودة. أما فيما يتعلق بتطوير عقاقير السرطان ، فهناك حاجة حتمية لأدوية تستهدف الطفرات منخفضة الحدوث.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
كيف يغير الذكاء الاصطناعي مستقبل التمريض؟
أثر التقدم في العلوم والتكنولوجيا بشكل كبير على الرعاية الصحية. تساعد الروبوتات الأطباء في إجراء الجراحة ، ويتمتع علماء الأوبئة بإمكانية الوصول إلى الأدوات والأنظمة المتقدمة التي تساعدهم على فهم الأمراض بشكل أفضل. حتى شيء بسيط مثل بوابة المرضى عبر الإنترنت وخدمات الرعاية الصحية عن بُعد يمكن أن يساعد الممارسين في الوصول إلى المعلومات لتتبع رعاية المرضى ، وتقديم الدعم الذي يحتاجون إليه. بالنسبة للتمريض ، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي يغير بشكل كبير مهنة وقدرات الممرضات. خلال نوبة واحدة ، على سبيل المثال ، يتعين عليهم التوفيق بين مهام متعددة: من رعاية المرضى ومراقبتهم ، إلى إدارة الأدوية والعلاجات ، إلى التواصل مع الأطباء ، والمزيد. يجب عليهم أيضًا إتقان المهام الإدارية مثل إنشاء سجلات المرضى والتعامل مع أنواع أخرى من الأعمال الورقية. في هذا السياق ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الممرضات على العمل بكفاءة أكبر ، وزيادة إنتاجيتهم ، وحتى توفير رعاية أفضل للمرضى.
تقليل عبء العمل
يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في إعدادات الرعاية الصحية بعدة طرق. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد أنظمة المساعد الصوتي الذكية الممرضات على توفير الوقت والطاقة أثناء أداء المهام. يمكنهم أيضًا استخدام الأوامر الصوتية لاسترداد المعلومات من النظام ، مثل معلومات حول المرضى والسياسات وما إلى ذلك ، بالإضافة إلى جعل النظام يذكرهم شفهيًا بجدولهم الزمني والمهام التي يحتاجون إلى إكمالها.
يمكن لأنظمة التعلم الآلي أيضًا اتخاذ بعض القرارات نيابة عن الممرضات فيما يتعلق بالمهام الروتينية ، والتي يمكن أن تقلل من عبء العمل. يمكن للأنظمة الذكية استخدام معلومات المريض التي يتم إدخالها في النظام لتحديد متى يحتاجون إلى تحديد موعدهم التالي ، ومتى يخضعون للعلاج أو الاختبار ، وأكثر من ذلك. هنا ، يمكن أيضًا إرسال النتائج والإشعارات حول الاختبارات والمواعيد وخطط العلاج تلقائيًا إلى المرضى وفرق رعاية الأطباء.
رعاية وعلاج أفضل
يمكن للأنظمة الخبيرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحديد وتشخيص الأمراض والحالات لدى المرضى بشكل أفضل. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد برنامج التعرف البصري الممرضات على تحديد المشكلات التي ربما لم يلاحظوها أو يلاحظوها. يتضمن ذلك تقييم وتشخيص سلامة الجرح ومراقبة أنماط التنفس والمزيد.
غالبًا ما يتعين على الممرضات الركض ذهابًا وإيابًا على مدار اليوم لفحص المرضى ، ولكن وجود نظام ذكاء اصطناعي يمكنه المراقبة والتنبيه في حالة حدوث خطأ ما يمكن أن يقلل الضغط على الطاقم الطبي ويسمح برعاية أكثر استهدافًا. يمكن للخوارزميات أيضًا مراقبة مستويات هرمون المرضى وإخطار الممرضات بأي تغييرات في مستويات الهرمون. يمكن لأنظمة التعلم الآلي أيضًا تحديد الأنماط والاتجاهات وتنبيه الممرضات إلى المرضى المعرضين لخطر العدوى والانتكاس وغير ذلك.
على الجانب الإداري ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الممرضات على تحديد المرضى الذين قد يعانون من ضائقة مالية وقد يحتاجون إلى مساعدة مالية لدفع تكاليف رعايتهم. في هذه الحالة ، يمكن للنظام الذكي أن يتنبأ بتكلفة الرعاية التي قد يحتاجها المريض بناءً على حالته.
البيانات المحسنة
تستخدم الممرضات المعلومات السريرية وأنظمة الدعم الرقمية الأخرى لإدخال البيانات الطبية وجمع المعلومات المفيدة خلال فترة زمنية محددة. من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في هذه الأنظمة ، يمكن للممرضات الآن جمع البيانات على مستوى جديد تمامًا. يمكن للخوارزميات تقييم البيانات لتقديم إجابات أكثر دقة للأسئلة والتنبؤ بنتائج المرضى من خلال تحديد اتجاهات البيانات أو الأنماط التي غالبًا ما يفوتها البشر أو قد لا يلاحظونها.
إنترنت الأشياء الطبي
إنترنت الأشياء هو في الأساس أجهزة ذكية يمكن توصيلها بالإنترنت لجمع البيانات ومشاركتها ومعالجتها. تمكّن هذه الأجهزة الممرضات من جمع بيانات المريض في الوقت الفعلي ، وتلقي إشعارات التنبيه والمساعدة في مراقبة المرضى. بدلاً من الجري صعودًا وهبوطًا في ممرات المستشفى لفحص المرضى واحدًا تلو الآخر ، يمكنهم تلقي المعلومات التي يحتاجون إليها مباشرة على هواتفهم أو أجهزة الكمبيوتر أو حتى الأجهزة القابلة للارتداء مثل الأساور الذكية أو الساعات الذكية.
في حين أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل العاملين في مجال الرعاية الصحية ، إلا أنه يمكن أن يلعب دورًا مهمًا في حياتهم المهنية ، وفي حياة المرضى ، وحتى يكمل ما يفعلونه بالفعل. ومع ذلك ، لا يزال يتعين الإشارة إلى أنه في بعض الأحيان ، لا شيء يتفوق على اللمسة الإنسانية والتعاطف الذي يحتاجه المريض بشدة ، خاصة في حالة طبية حرجة.
كيف يغير الذكاء الاصطناعي مستقبل التمريض؟
